基于模態(tài)優(yōu)化卡爾曼濾波的超聲波定位研究.pdf

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，基于位置的信息服務(wù)應(yīng)用越來越廣泛。在智能停車場(chǎng)、智能倉(cāng)儲(chǔ)等室內(nèi)場(chǎng)景中，對(duì)于定位精度的要求更高。GPS定位受到信號(hào)屏蔽和誤差限制，往往難以達(dá)到室內(nèi)高精度定位要求；WLAN定位是目前比較成熟的室內(nèi)定位技術(shù)，但是其定位方式受環(huán)境影響比較大，可靠性難以得到保證。此外，802.11協(xié)議沒有給出精確的傳輸功率測(cè)量和控制模型，難以實(shí)施更高精度的測(cè)量。
　　與GPS、WLAN等方法相比，超聲波在室內(nèi)定位方面有著顯著的優(yōu)勢(shì)

2、。具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、硬件成本低廉、定位精確、算法易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。但是，由于超聲波會(huì)受到溫度、被測(cè)物體形狀、噪聲等不確定因素的干擾，導(dǎo)致在定位時(shí)會(huì)產(chǎn)生誤差擾動(dòng)，這些擾動(dòng)會(huì)明顯降低定位精度和可靠性。
　　擴(kuò)展卡爾曼濾波算法（EKFA），是從卡爾曼濾波算法（KFA）的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的。由于卡爾曼濾波算法只適合處理線性系統(tǒng)，所以在處理非線性系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化近似，然后在得到的線性化模型的基礎(chǔ)上，再應(yīng)用卡爾曼濾波算法。卡爾曼

3、濾波算法，能夠根據(jù)系統(tǒng)的系統(tǒng)方程和觀測(cè)方程對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行迭代運(yùn)算，能夠給出系統(tǒng)關(guān)于未來狀態(tài)的最優(yōu)的估計(jì)，這個(gè)估計(jì)是滿足最小均方誤差的，卡爾曼濾波算法是一種最優(yōu)化的自回歸數(shù)據(jù)處理算法。
　　本文使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行優(yōu)化，有效地控制了渡越時(shí)間的誤差，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)高精度定位。這種模態(tài)優(yōu)化的方法是先對(duì)超聲波接收裝置收到的超聲波信號(hào)進(jìn)行EMD處理，在保留信號(hào)原始特征的情況下消除大部分噪聲；再次進(jìn)行EMD處理取

4、得信號(hào)的包絡(luò)，以獲取超聲波信號(hào)到達(dá)的精確時(shí)刻，最后采用卡爾曼濾波算法對(duì)渡越時(shí)間進(jìn)行修正，得到高精度的定位結(jié)果。
　　擴(kuò)展卡爾曼濾波算法應(yīng)用在超聲波定位系統(tǒng)中難以達(dá)到高精度的定位要求，是因?yàn)榇怂惴ㄔ趯?duì)系統(tǒng)進(jìn)行線性化時(shí)會(huì)產(chǎn)生新的計(jì)算誤差。針對(duì)這種情況，設(shè)計(jì)了對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行模態(tài)優(yōu)化的方案，首先對(duì)接收到的超聲波信號(hào)進(jìn)行EMD分解，然后選取最能代表原始信號(hào)的IMF進(jìn)行波形重組，最后對(duì)渡越時(shí)間進(jìn)行修正。同時(shí)，修正了超聲波的波速；結(jié)合